ESTUDIO HIDRODINÁMICO DE PROPULSORES MEDIANTE EL …

XXIV Simposio Peruano de Energía Solar y del Ambiente (XXIV- SPES), Huaraz, 13 -17.11.2017

Resumen. En este proyecto se estudia la fluidodinámica de configuraciones geométricas de tres propulsores con el

propósito de elegir aquellos que presenten las mejores prestaciones fluidodinámica bajo diferentes regímenes de

operación. Básicamente, se analizan los parámetros dinámicos que determinan la eficiencia del propulsor a diferentes

velocidades de giro, dichos parámetros son el número específico de potencia, el número específico de caudal y las

velocidades de salida y avance del propulsor. Actualmente, una empresa peruana cuenta con un sistema híbrido para el

tratamiento hidrotérmico de la fruta del mango, desarrollado por la Universidad de Piura, con la finalidad de eliminar

la mosca de la fruta. Por ello, este trabajo contempla el estudio teórico de la fluidodinámica de tres propulsores de

diferentes configuraciones geométricas, de manera a elegir aquellas que presentan la mejor prestación bajo un entorno

similar al encontrado en el sistema de procesamiento híbrido. Este proyecto se desarrolla utilizando la herramienta CFX

del software Ansys release 17.0, en donde se modela, parte del canal del sistema híbrido en el que se ubica el propulsor,

con los tres propulsores por separado con la finalidad de comparar y seleccionar el más eficiente.

Palabras clave: Turbulencia, Propulsor, 𝑁𝑝, 𝑁𝑞, Tobera

1. INTRODUCCIÓN

La Universidad de Piura, en el 2016, desarrolló un sistema de tratamiento hidrotérmico denominado “híbrido” que,

en comparación al sistema tradicional de una empresa, es más eficiente ante protocolos fitosanitarios de mayor exigencia,

como es el caso de Japón. Si bien es cierto, este sistema es capaz de procesar el mango de acuerdo al cumplimiento de las

regulaciones fitosanitarias exigidas por Japón, éste puede ser mejorado mediante la aplicación de innovaciones

tecnológicas que permitan obtener un mayor control sobre el proceso. En particular, se pretende reducir el tiempo de

procesamiento del mango, lo cual se logra mediante el incremento del flujo de agua caliente que “baña” al mango y que

se ubica inmerso en el tanque del sistema híbrido. Para lograr un sistema de tratamiento hidrotérmico eficiente, se

desarrollan nuevas hipótesis, una de ellas es seleccionar un propulsor de mayor eficiencia en comparación al que labora,

actualmente, en la dicha empresa.

Para una comprensión clara del porqué es necesario optimizar el flujo del fluido, en este caso agua, es necesario

entender las ecuaciones constitutivas que describe la mecánica de fluido, con la finalidad de aprender las ecuaciones de

Navier-Stokes. Ansys 17.0 es una herramienta computacional en donde se simula sistemas envueltos en un flujo,

transferencia de calor, entre otros procesos físicos; sobre una región de interés con unas determinadas condiciones de

frontera. Ésta herramienta computacional resuelve las simulaciones con las ecuaciones de Navier-Stokes, y es aquí donde

radica la importancia de conocer éstas ecuaciones y las que describen la mecánica de fluido.

2. TURBULENCIA Y SUS MODELOS DE TRANSPORTE

En muchos procesos de mezclado y procesos típicos como: transferencia de masa, transferencia de calor, dispersión

líquido – líquido, suspensión de sólidos, etc., es necesario conocer el fenómeno de turbulencia debido a que tiene un

efecto fundamental en el comportamiento del fluido, sin un entendimiento de esta fenomenología se puede obtener una

predicción errónea.

Se entiende por turbulencia a flujos desordenados, tanto en fluctuaciones de velocidad como en movimiento, pero

sólo ha sido caracterizada, con la finalidad de entenderla debido a que no se cuenta con una definición teórica general,

mucho menos un modelo general en el cual se basa su análisis. La fenomenología de la turbulencia es tridimensional, es

un sistema dinámico, los remolinos que se producen no son esféricos y varían continuamente y la transferencia de energía

se da de los remolinos grandes hacia los pequeños (Paul, Atiemo-Obeng, & Kresta, 2004).

La fenomenología de la turbulencia es muy compleja, por ello se definen aproximaciones útiles que simplifiquen su

análisis y por lo que es necesario limitar el número de suposiciones. Existen 5 suposiciones importantes: flujo totalmente

turbulento, porque la turbulencia se presenta para un elevado número de Reynolds y debido a esto la velocidad es

independiente de la viscosidad; turbulencia homogénea, porque la turbulencia es independiente de la posición y las

ESTUDIO HIDRODINÁMICO DE PROPULSORES MEDIANTE EL

USO DE HERRAMIENTA NUMÉRICO-COMPUTACIONAL

Brayan Enrique Senk Tiznado – [email protected]

Universidad de Piura, Departamento de Ingeniería Mecánica-Eléctrica. Laboratorio de Energía

Mario Daniel Marcelo Aldana – [email protected]


Elder Marino Mendoza Orbegoso – [email protected]



componentes de la velocidad no son, necesariamente, iguales; isotropía completa; isotropía local y flujo de corte de

turbulencia, porque permite que aparezcan los esfuerzos de cizallamiento y el gradiente de velocidad media, normalmente,

uno de los dos esfuerzos de corte es cero.

Es necesario modelar la fenomenología de turbulencia, para ello existe la “modelación de transporte de turbulencia”.

Éste proceso de modelamiento es menos costoso, en dinero y tiempo, debido a que no se construyen experimentos de

mezcla real, proporcionando información detallada sobre el comportamiento del flujo (Paul, Atiemo-Obeng, & Kresta,

2004). Los modelos de transporte de turbulencia más conocidos son: Direct Numerical Simulations (DNS), Large Eddy

Simulations (LES) y Reynolds Averaged Navier–Stokes Equations (RANS).

Tabla 1. Cuadro comparativo de los modelos de transporte de turbulencia.

MODELO DE

TRANSPORTE DEFINICIÓN INCOVENIENTE

DNS

Resuelve, de una forma directa, las

ecuaciones de Navier-Stokes, sin emplear

aproximaciones de discretización

numérica. Presenta una elevada exactitud.

Las celdas para la solución de los

remolinos es muy pequeña, por lo tanto

requiere una elevada capacidad

computacional.

LES

Modela las escalas más pequeñas y utiliza

una aproximación del modelo DNS para

resolver las escalas grandes.

Los requerimientos para almacenar y

procesar la data se ubica fuera del alcance

de diversos usuarios. Las condiciones de

frontera sobre superficies sólidas son

problemáticas.

RANS

Promedia las ecuaciones del fluido. Se

sustituyen todas las magnitudes por la

suma de su valor medio y una variable

fluctuante. Modela todas las escalas

turbulentas (remolinos).

Al promediar las magnitudes, aparecen

otros términos adicionales que requieren

de otras ecuaciones para que el sistema

converja. Para ello, se necesitan de

modelos como: modelo de cero

ecuaciones, modelo de una ecuación,

modelo de dos ecuaciones (𝑘 − 𝜀 𝑦 𝑘 − 𝜔)

y modelo de más ecuaciones.

Fuente: Influencia del modelo de turbulencia y del refinamiento de la discretización espacial en la exactitud de

simulaciones computacionales de incendios. (J.A. Capote, 2008).

Figura 1. Comparación gráfica de los modelos de transporte de turbulencia.

Fuente: (J.A. Capote, 2008).

La Fig. 1 muestra el espectro de energía cinética de turbulencia 𝑘 en función del número de ondas χ, donde 𝜒𝑐 es a

partir, de qué tamaño de remolino, el modelo LES, modela los parámetros del fluido.

2.1. Métodos numéricos

La simulación de proyecto se realiza en Ansys 17.0, el cual es una herramienta que modela la dinámica del fluido

computacional. Para que ésta herramienta resuelva las ecuaciones numéricamente, necesita discretearlas o transformarlas

de una función continua a una discreta.


Se denominará malla a la cuadrícula donde se divide el dominio en un conjunto de subdominios discretos, células

computacionales o volúmenes de control. Ésta malla contiene elementos de diferentes formas y tamaños, dependiendo

del sistema dimensional en que se ubiquen, por ejemplo, en un sistema 2D los elementos tienen forma de cuadriláteros o

triángulos, y para sistemas 3D tienen elementos de forma tetraédrica, prismática, piramidal o hexaédrica como se observa

en la figura 2. Los segmentos de línea para sistemas 2D y superficies planas para sistemas 3D, se conectan para generar

los elementos en los límites.

Figura 2. Formas geométricas de los distintos elementos

según el sistema dimensional.

Fuente: (Paul, Atiemo-Obeng, & Kresta, 2004).

Existen dos tipos de cuadrículas: las estructuradas y las no estructuradas. Las cuadrículas estructuradas son siempre

cuadriláteras, para sistemas en 2D, o hexaédricas para sistemas en 3D. Cada elemento sigue una única dirección en el

espacio I, J y K, las cuales no necesariamente se ubican alineadas con las coordenadas X, Y y Z. Las mallas no

estructuradas, no siguen esta regla de direccionamiento y utilizan diferentes tipos de elementos. La densidad de las células

en una red computacional debe ser, lo suficientemente, fina para capturar los detalles del flujo, pero no exageradamente

fina, debido a que conllevaría a más tiempo en resolver las ecuaciones.

Para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes se han empleado diversos métodos, pero para este caso se centrará en

el método de volúmenes finitos. La Ec. 1 muestra la discretización de una ecuación de transporte típica usando la

formulación de volumen finito para un volumen de control rectangular.

𝜕(𝜌 ∙ ∅)

𝜕𝑡+

𝜕

𝜕𝑥𝑖

(𝜌 ∙ 𝑉𝑖 ∙ ∅) =𝜕

𝜕𝑥𝑖

(𝛤𝜕∅

𝜕𝑥𝑖

) + 𝑆′ (1)

Donde 𝑉𝑖 es la velocidad en la dirección 𝑖, 𝑥𝑖 es la coordenada espacial en la dirección 𝑖, 𝜌 es la densidad del fluido

y 𝛤 representa el coeficiente de difusión para el escalar ∅. Si ∅ es uno de los componentes de la velocidad, por ejemplo,

𝛤 representaría la viscosidad y 𝑆′ representaría la suma del gradiente presión, fuerza gravitacional y cualquier otra fuerza

adicional presente.

El primer paso para discretear la ecuación de transporte es una integración del volumen de control, el cual puede ser

transformado en una integral de superficie aplicando el teorema de la divergencia. Por lo tanto, asumiendo una velocidad

en la dirección 𝑖 positiva, despreciando la dependencia del tiempo y asumiendo una área 𝐴 en las caras de las cuadriculas,

la ecuación de transporte se convierte en la Ec. 2.

(𝜌𝑎 ∙ 𝑉𝑎 ∙ ∅𝑎 − 𝜌𝑏 ∙ 𝑉𝑏 ∙ ∅𝑏)𝐴 = (𝛤𝑎 [𝑑∅

𝑑𝑥]

𝑎− 𝛤𝑏 [

𝑑∅

𝑑𝑥]

𝑏) 𝐴 + 𝑆 (2)

Donde las letras 𝑎 y 𝑏 denotan dos caras cualesquiera de la cuadricula y 𝑆 representa la integral de volumen de los

términos contenidos en 𝑆′. Entonces, para calcular los valores de las caras se requiere de un esquema de discretización.

Esquemas de discretización. Los valores de las caras deben estar en función a los valores del centro de la célula,

para ello se considera la ecuación de conservación de estado estacionario en una dimensión, resultando la siguiente

ecuación.


𝑑

𝑑𝑥(𝜌 ∙ 𝑉 ∙ ∅) =

𝑑

𝑑𝑥(𝛤

𝑑∅

𝑑𝑥) (3)

Dicha ecuación brinda resultados exactos en dominios lineales que se extienden de 𝑥 = 0 a 𝑥 = 𝐿 con ∅ = ∅0 en

𝑥 = 0 y ∅ = ∅𝐿 en 𝑥 = 𝐿. Entonces la solución para ∅ en cualquier punto central de la cara es igual a:

∅ = ∅0 + (∅𝐿 − ∅0) ∙𝑒[𝑃𝑒(

𝑥𝐿

)−1]

𝑒(𝑃𝑒−1) (4)

Donde 𝑃𝑒 es el número de P’eclet, el cual relaciona la influencia de la convección entre la difusión en el campo de

flujo. El número de P’eclet se describe mediante la Ec. 5.

𝑃𝑒 =𝜌𝑉𝐿

𝛤 (5)

Dependiendo del valor de 𝑃𝑒, el comportamiento limitante de ∅ varía a lo largo de la longitud. Cuando 𝑃𝑒 = 0, se

tiene el esquema de diferenciación central; cuando 𝑃𝑒 ≫ 1, se tiene el esquema de diferenciación Upwind; cuando 0 ≤𝑃𝑒 ≤ 10, se tiene el esquema de diferenciación Power Law y por último, se tiene el esquema de diferenciación Quick.

3. TEORÍA DE PROPULSORES

Los propulsores se dividen en dos subgrupos, el primero según el tipo de flujo y el segundo según la geometría del

propulsor. Según el tipo de flujo, los propulsores se dividen en: propulsores de flujo axial, propulsores de flujo radial,

propulsores con alto esfuerzo cortante (High shear propeller) y propulsores hidrodinámicos (Hydrofoil propeller) (Paul,

Atiemo-Obeng, & Kresta, 2004). Y según la geometría del propulsor, éstos se dividen en: propulsores tipo hélice,

propulsores de palas o paletas y propulsores tipo turbina.

4. PARÁMETROS QUE DETERMINAN EL DESEMPEÑO DE UN EQUIPO DE PROPULSIÓN

Las fuerzas y momentos generados por los álabes del propulsor se expresan en términos de una serie de parámetros

característicos adimensionales, los cuales dependen de la configuración geométrica de cada propulsor. Estos términos

representan las características generales de rendimiento de los propulsores.

4.1. Número de Reynolds

Es el número adimensional más conocido y relaciona las fuerzas de inercia o aquellas fuerzas que dan lugar al

movimiento del fluido con las fuerzas de fricción o aquellas que tienden a ralentizar el fluido como son las fuerzas

viscosas. Por debajo del valor del número de Reynolds de 2100 se considera que el fluido es de régimen laminar, es decir,

el flujo sigue un patrón ordenado y por encima del valor de 1 × 104, el fluido es de régimen turbulento, lo cual es un flujo

desordenado, caótico. Se considera que el fluido es totalmente turbulento cuando alcanza un valor de 2 × 104. La ecuación

que representa el número de Reynolds es la siguiente:

𝑅𝑒 =𝜌𝑁𝐷2

𝜇 (6)

Donde 𝜌 es la densidad del fluido en 𝑘𝑔 𝑚3⁄ , 𝑁 es la velocidad del propulsor en 𝑟𝑒𝑣 𝑠⁄ , 𝐷 es el diámetro exterior

del propulsor en 𝑚 y 𝜇 es la viscosidad dinámica en 𝑃𝑎 ∙ 𝑠.

4.2. Número específico de caudal

Es un número adimensional que representa la medida de la capacidad de caudal impulsado por un propulsor, el cual

se define en la Ec. 7, donde 𝑄 es el caudal generado por el propulsor.

𝑁𝑞 =𝑄

𝑁𝐷3 (7)

4.3. Número específico de potencia

Es un número adimensional que representa una medida de la potencia consumida y también se expresa como el

coeficiente de resistencia del propulsor con el fluido. Se representa mediante la Ec. 8, donde 𝑃 es la potencia del propulsor

en 𝑊.


𝑁𝑝 =𝑃

𝜌𝑁3𝐷5 (8)

Los valores de 𝑁𝑞 se ubican en un intervalo de 0.3 y 0.8. Este número adimensional depende de la geometría del

propulsor, tipo de propulsor y del número de Reynolds. A medida que el valor de 𝑅𝑒 aumenta, el valor de 𝑁𝑞 también

aumenta. Cuando el fluido alcanza el régimen turbulento, el valor de 𝑁𝑞 es, casi, constante, tal y como se aprecia en la

imagen de la izquierda en la Fig. 3. Sucede lo opuesto para el número específico de potencia, cuando el fluido es

turbulento, el valor de 𝑁𝑝 es constante, pero cuando aumenta el valor de 𝑅𝑒, hasta antes de alcanzar el régimen turbulento,

el valor de 𝑁𝑝 decrece como muestra en la imagen de la derecha en la Fig. 3 (Paul, Atiemo-Obeng, & Kresta, 2004).

Figura 3. Comportamiento del número específico de caudal y potencia a diferentes números de Reynolds.

Fuente: (Paul, Atiemo-Obeng, & Kresta, 2004).

Los propulsores seleccionados para el análisis de este proyecto se basaron en el número específico de potencia y caudal,

y contando de que sean propulsores comerciales. Los propulsores seleccionados son: Lightnin A310, RTF 4 y el propulsor

marino.

5. METODOLOGÍA

Se desarrollaron los 3 propulsores en la herramienta computacional SolidWorks. Ansys 17.0 importa los propulsores

desarrollados para incluirlos dentro del canal del sistema híbrido, el cual es desarrollado por herramienta Geometry, un

componente del sistema de Workbench en Ansys.

Figura 4. Diseño de los 3 propulsores desarrollados en SolidWorks. El propulsor de la izquierda es el Lightnin A310,

el del centro el propulsor marino y el derecho es el RTF 4.

Fuente: Elaboración propia utilizando SolidWorks.

Luego se genera un sistema de análisis denominado Fluid Flow (CFX), en el cual se desarrolla la malla de la

geometría, se determinan las condiciones de frontera y del fluido, se observa la solución de la simulación y se observan

los resultados. Éste sistema de análisis se utiliza en todo el proyecto para modelar y observar los resultados del

comportamiento del flujo del fluido a causa de la presencia del propulsor en el canal del sistema híbrido. Se modela solo

parte del canal debido a que es la región en donde se aprecia el comportamiento del flujo.

En geometry se desarrolla el parte del canal, se selecciona la geometría de interés, el cual es el propulsor para los 3

casos. Se genera una región de interés de diámetro mayor al diámetro del propulsor, para analizar el comportamiento del

flujo. Se generan la entrada y salida del flujo de agua al canal, y, por último, define que geometría es móvil y estática. La

geometría móvil en este caso es el propulsor y la estática son las paredes del canal, menos la entrada y salida.


Figura 5. Diseño del canal y región de análisis del propulsor en geometry.

Fuente: Elaboración propia utilizando Ansys 17.0

Luego se procede a generar el mallado de toda la geometría en Mesh de fluid flow (CFX). Se genera de forma

automática, pero depende del usuario reconocer los parámetros de calidad de la malla, los cuales son: Orthogonal Quality

y el Skewness. Éstos definen la malla como aceptable o no, comparándolos con los valores promedios que definen la

calidad de mallado. Para culminar en este componente del sistema, se nombran las regiones de la geometría con la

finalidad de llamarlas en Setup para definir, de forma rápida, las condiciones de frontera. A continuación se presenta la

Fig. 6 con el mallado de los 3 propulsores y del canal.

Figura 6. 1) Mallado del propulsor marino, 2) Mallado del propulsor Lightnin A310,

3) Mallado del propulsor RTF4 y 4) Mallado de la geometría completa.

Fuente: Elaboración propia utilizando Ansys 17.0.

Setup se ubica en la herramienta CFX-Pre de Ansys, aquí se generan los dominios, interfaces y expresiones. Setup

especifica la física el flujo, condiciones de frontera, valores iniciales, parámetros de solución y condiciones de contorno

incluyendo entradas, salidas y aberturas. Por lo tanto, el siguiente paso es dividir en dos dominios la geometría a simular,

las cuales son: dominio fijo y dominio móvil. Aquí se resuelven las ecuaciones de flujo de fluido mediante modelos físicos

y se conectaran mediante interfaces de dominio.

CFX-Pre utiliza el concepto de dominio para definir el tipo, las propiedades y la región del fluido, poroso o sólido.

Los dominios son regiones de espacio en las que se resuelven las ecuaciones de flujo de fluido o transferencia de calor.

Se define las propiedades físicas del fluido en las condiciones de operación real, se definen los modelos del fluido que se

utilizarán para resolver la simulación. Se definen dos dominios: dominio móvil y dominio fijo. El dominio fijo hace

referencia a las paredes del canal y el dominio móvil al propulsor y región de análisis. En el dominio móvil se define un

dominio rotativa con una velocidad de 770 rpm en la dirección del eje del propulsor. Definidas complementes los

dominios, se procede a generan las fronteras, para ello se llaman a las regiones nombradas en la etapa de mallado, con la

finalidad de definir a qué tipo de región pertenece, sea entrada, salida, pared de álabes u otra región.

Luego se generan las interfaces de dominio. Éstas tienen diversas finalidades, pero en este análisis se utilizan con la


finalidad de conectar dominios donde la malla de un solo dominio tiene diferentes volúmenes de mallado (hexaédrico o

tetraédrico). También se utiliza para la modificación de los cambios en el marco de referencia entre dominios, es decir,

dominios en diferentes estados (estacionario o giratorio) (Paul, Atiemo-Obeng, & Kresta, 2004). Se crean 3 interfaces de

dominio: lateral, superior y posterior.

El paso siguiente es realizar la configuración de Solver Control. Aquí se establecen los parámetros que controla

CFX-Solver durante la etapa de solución. Primero, se seleccionan las herramientas de convergencia. Se selecciona High

Resolution o First Order, que, básicamente, tienen consecuencias en el tiempo y convergencia de la solución. Para el

número mínimo y máximo de iteraciones se utilizan valores de 50 y 2500 correspondientemente, lo que da lugar a una

solución con un porcentaje de error bajo. A mayor número de iteraciones, el gasto computacional es mayor, por lo tanto

se necesita de una computadora con gran capacidad.

Se generan expresiones que, en el proceso de solución, se monitorean. Estas expresiones se definen utilizando

algunas combinaciones de constantes, variables, funciones matemáticas y otras opciones que brinda esta herramienta.

Luego se procede a simular el modelo, el cual se puede observar en Solutions de fluid flow (CFX), con la finalidad de

monitorear la convergencia de la simulación y de asegurarse que el error se ubique dentro del 1%.

CFD-Post, que es el componente del sistema denominado Results, es una herramienta flexible del estado del arte del

post – procesamiento, que permite una fácil visualización y análisis cuantitativo de los resultados de CFD Simulations.

Aquí se puede apreciar las líneas de corriente del flujo, el contorno del desarrollo del flujo, el vector del flujo, entre otras

herramientas con las que cuenta CFD-Post.

Para contar con un entendimiento más amplio sobre el comportamiento del flujo de agua a causa del propulsor, se

procede a parametrizar la simulación. Parametrizar es definir una variable con diversos valores para que afecte a otras

variables. Para este caso, se decide modificar la velocidad de giro del propulsor, de 600 rpm a 1200 rpm, de 50 en 50,

para observar como varía el torque, la velocidad de salida y avance del flujo y el caudal propulsado por estos dispositivos.

Para un mayor desempeño se opta por incluir una tobera anular de perfil hidrodinámico concéntrica al propulsor,

como se observa en la Fig. 7.

Figura 7. Diseño de tobera convergente. En el interior se ubica

el propulsor marino.

Fuente: Elaboración propia utilizando Ansys 17.0.

Con este tipo de sistema se logra que la dirección del flujo sea la deseada. Se selecciona este tipo de

sistema debido a que se emplean en remolcadores de puerto y de altura, y debido a la gran potencia que

desarrollan, resultan útiles en maniobras very large crude carrier, también conocidas como súper petroleros.

Algunas veces se han empleado en buques mercantes, pero los resultados no fueron los esperados (Fernández,

2013).

La velocidad de salida de la tobera se halla influenciada por las velocidades inducidas del propulsor. Los

propulsores seleccionados para este análisis generan una componente radial en el flujo, en consecuencia el

flujo no es netamente axial y, por ésta razón, se adiciona la tobera concéntrica al propulsor. Para convertir el

flujo radial en flujo axial, y de esta forma tratar de conseguir un flujo totalmente unidireccional.

La tobera se caracteriza por: aumentar el empuje total del sistema, debido a que se suma el empuje


generado por la tobera, la fuerza portante proyectada al eje del propulsor en la tobera genera un aumento de la

fuerza de empuje, se consigue un mejor control de la dirección de salida del flujo del fluido y consigo se

controla la dirección de empuje, la velocidad del propulsor es mayor, debido a que en la tobera la velocidad

del agua aumenta por la reducción continua del área de la tobera, aumenta la eficiencia del propulsor al

disminuir el coeficiente de carga, y disminuye la diferencia de presiones entre la cara de presión y la cara de

succión y aumenta el rendimiento del propulsor al disminuir la cantidad de flujo de agua alrededor del

propulsor (Hernández, 2014).

6. RESULTADOS

A continuación se presenta el resultado obtenido de la simulación del propulsor Lightnin A310 sin tobera y con

tobera, en CFD-Post, con la finalidad de observar cuanto mejora o no el flujo por efecto de la tobera. El mismo análisis

se realiza para los otros dos propulsores. Para observar los resultados de los 3 propulsores se presentan gráficas realizadas

en MatLab con los datos obtenidos y procesados de la simulación de los 3 propulsores. Con la finalidad de comparar que

propulsor es más eficiente.

Tabla 2. Comparación de los resultados representados en CFD-Post, los cuales son obtenidos en la etapa de simulación.

Propulsor sin tobera Propulsor con tobera

Líneas de

corriente

Contorno

Vector

Isosurface

Fuente: Elaboración propia.

A continuación se muestran las gráficas comparativas con los resultados de los 3 propulsores con tobera y sin tobera.


Figura 8. Gráfico comparativo, Np vs. Número de Reynolds, de los 3 propulsores con

tobera y 3 propulsores sin tobera. Leyenda: --- propulsor marino sin tobera, propulsor marino

con tobera, --- propulsor lightnin A310 sin tobera, propulsor lightnin A310 con tobera

--- propulsor RTF4 sin tobera y propulsor RTF4 con tobera.

Fuente: Elaboración propia utilizando MatLab.

















7. AUTORIZACIONES Y RECONOCIMIENTOS

Los investigadores manifiestan su agradecimientos a Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico –

CONCYTEC” el cual financia al proyecto Project No127-2015 FONDECYT con título: “Mejoras Innovadoras de los

Equipos de Tratamiento Hidrotérmico del Mango que Cumplen con los Protocolos Fitosanitarios de Exportación a los

Mercados de Japón y Estados Unidos en el Valle de San Lorenzo – Piura” y a la Universidad de Piura por el apoyo que

sus instalaciones han brindado

8. CONCLUSIONES

Observando los resultados de la simulación de los propulsores sin tobera, se concluye que el propulsor marino es el

que tiene el mejor desempeño de los 3 propulsores. Su relación Nq/Np es la mayor, el promedio es de 1.07 a distintas

velocidades de giro con lo cual, el caudal que brinda es proporcional a medida que aumenta su velocidad de giro. Esto se

puede observar en la gráfica de la Figura 70.

Los propulsores lightnin A310 y RTF4 sin tobera, con valores de Nq/Np 0.73 y 0.77, respectivamente, aunque

brindan mayor caudal y mayor velocidad de avance y salida que el propulsor marino, no presentan un desempeño

destacable, debido a que; conforme aumenta la velocidad de giro; la relación potencia-caudal no lo hace de la misma

forma, no de manera proporcional. En circunstancias, donde se requiera de velocidades elevadas, el propulsor RTF4 sería

una opción a escoger, debido a que es la mayor de los 3 propulsores sin tobera, aunque primero sería conveniente

relacionar la potencia consumida por el propulsor con el gasto económico que genera, para tener de conocimiento si es

rentable.

Los propulsores con tobera presentan una mejora considerable frente a los propulsores sin tobera. Los valores de

Nq/Np promedio de los propulsores marino, lightnin A310 y RTF4 son: 2.022, 1.565 y 1.626, respectivamente.

Analizando dichos valores, se observa que es, aproximadamente, el doble en comparación de los propulsores sin tobera,

siendo una mejora a considerar en el sistema de propulsión del fluido en el sistema híbrido.

Los valores de caudal y potencia disminuyen en promedio un 25% y 35%, respectivamente, lo cual impacta

fuertemente en un ahorro económico de la empresa y un beneficio directo para la mejora de la transferencia de calor. Esto

debido a que, seleccionando un valor de caudal y dividiéndola entre el área de salida de la tobera resulta en un aumento

de la velocidad en comparación a los propulsores sin tobera. Con un aumento de la velocidad del flujo del fluido se logra

aumentar la tasa de transferencia de calor y por consiguiente, disminuir los tiempos de procesamiento hidrotérmico del

mango. De los propulsores simulados con tobera, el que presenta el mejor desempeño continua siendo el propulsor marino,

por ello este propulsor se convierte en el más eficiente en cumplir su función en conjunto con la tobera.

Los resultados de las velocidades de salida y avance de los propulsores con tobera no son resultados muestreados a

la salida de la tobera, sino a la salida de la región de análisis del propulsor.

Se recomienda que, para conseguir resultados con mayor grado de precisión y por ende, menor porcentaje de error,

es conveniente crear el mallado del canal y de los propulsores. Con la finalidad de conseguir un flujo totalmente


perpendicular al elemento de la malla. Con ello, se obtendría curvas de potencia y caudal más uniformes, sin cambios

bruscos en las simulaciones.

REFERENCIA

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Cálculo y Diseño en Ingeniería.

Paul, E. L., Atiemo-Obeng, V. A., & Kresta, S. M. (2004). Handbook of Industrial Mixing. Science and Practice. New

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Cengel, Y., & Cimbala, J. (2006). Mecánica de fluidos - fundamentos y aplicaciones. México: McGraw-Hill

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SPX. (s.f.). Lightnin Mixers - General Overview.

HYDRODYNAMIC STUDY OF PROPULSORS THROUGH THE USE OF NUMERICAL-

COMPUTATIONAL TOOL

Abstract. In this project the dynamic solution of the geometric connections of three thrusters is studied in order

to select the best fluid dynamics under different operating regimes. Basically, we analyze the dynamic

parameters that determine the efficiency of the propeller at different speeds of the turn, the parameters are

specific, the specific number of flow and the speeds of exit and advance of the propeller. Currently, a Peruvian

company has a hybrid system for the hydrothermal treatment of mango fruit, developed by the University of

Piura, in order to eliminate the fruit fly. Therefore, this work contemplates the theoretical study of the dynamic

energy of three propellers of different geometric speeds, so that, when it is in the hybrid processing system.

This project is developed using the CFX tool of the software Ansys version 17.0, where it is modeled, part of

the hybrid system channel in which the propeller is located, with the three propellers separately in order to

compare and select the most efficient.

Keywords: Turbulence, Propeller, 𝑁𝑝, 𝑁𝑞, Nozzle

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